5 分間のケーススタディ: 高度なデータ分析によるコストのかかる欠陥の理解ある企業は毎年何千もの複雑な部品を鋳造していましたが、不良率は 10% 以上でした。 この高いスクラップ率のコストは持続不可能でした。年間数百万ドル。 また、売上高と信頼性の損失という大きな代償が発生しました。顧客からの需要が供給できる量を上回っています。 「ビッグデータ」コンサルタントを導入しても問題は解決しませんでした。
解決策は、データ分析ツールをエンジニアの手に委ねることでした。 ドメイン知識と高度なデータ分析を組み合わせることで、欠陥の原因を迅速に把握し、サプライヤーと協力してスクラップ率を削減できるようになりました。
その結果、エンジニアと施設の信頼性が高まり、コストが削減され、収益が増加しました。
ケーススタディのスライドと (シミュレートされた) JMP データ テーブルが添付されています。 注: データ テーブル内のスクリプトの一部は、JMP Pro でのみ実行される高度な分析用です。
エンジニアが高度なデータ分析でプロセスを理解することで、スクラップで数百万ドルを節約した方法。
